В этом руководстве мы покажем, как автономная система искусственного интеллекта (ИИ) может имитировать полный рабочий процесс предварительной авторизации в управлении циклом доходов в здравоохранении (RCM). Мы продемонстрируем, как агент непрерывно отслеживает поступающие заказы на операции, собирает необходимую клиническую документацию, отправляет запросы на предварительную авторизацию в системы плательщиков, отслеживает их статус и разумно реагирует на отказы посредством автоматизированного анализа и апелляций.
Этапы работы системы
1. Непрерывный мониторинг: агент отслеживает поступающие заказы на хирургические операции.
2. Сбор документации: агент собирает необходимую клиническую документацию для каждого заказа.
3. Отправка запросов на предварительную авторизацию: агент отправляет запросы на предварительную авторизацию в системы плательщиков.
4. Отслеживание статуса: агент отслеживает статус каждого запроса на предварительную авторизацию.
5. Реагирование на отказы: при получении отказа агент анализирует причину и принимает решение о дальнейших действиях.
Особенности системы
- Консервативное и ответственное поведение: система действует консервативно и ответственно, передавая сложные случаи на рассмотрение человека.
- Эскалация к человеческому рецензенту: при превышении определённого порога неопределённости система передаёт дело на рассмотрение человека.
- Техническая симуляция: представленная система является строго технической симуляцией и не заменяет клиническое суждение, интерпретацию политики плательщиков или соблюдение нормативных требований.
Используемые технологии
- Python: для реализации системы используется язык программирования Python.
- Pydantic: для создания моделей данных используется библиотека Pydantic.
- OpenAI: для анализа отказов и составления апелляций используется модель OpenAI.
Модели данных
Для представления данных в системе используются следующие модели:
- Patient: модель пациента.
- SurgeryOrder: модель заказа на хирургическую операцию.
- ClinicalDocument: модель клинической документации.
- PriorAuthRequest: модель запроса на предварительную авторизацию.
- PayerResponse: модель ответа плательщика.
- AgentDecision: модель решения агента.
Реализация системы
Система реализована с использованием следующих компонентов:
- MockEHR: имитация системы электронных медицинских записей (ЭМЗ).
- MockPayerPortal: имитация портала плательщика.
- PriorAuthAgent: агент для предварительной авторизации.
Результаты
Система позволяет автоматизировать процесс предварительной авторизации, что может снизить административные издержки в здравоохранении. Однако для обеспечения безопасности и эффективности системы необходимо соблюдать определённые требования:
- Соблюдение HIPAA и региональных законов о защите данных: любые реальные внедрения должны соответствовать HIPAA и региональным законам о защите данных.
- Включение деидентификации и контроля доступа: необходимо включить деидентификацию и контроль доступа к данным.
- Прохождение клинического и комплаенс-ревью: система должна пройти клинический и комплаенс-ревью.
- Валидация против политик плательщиков: система должна быть валидирована против политик плательщиков.
Это руководство представляет собой архитектурный и образовательный ресурс, а не готовую медицинскую систему.
Перевод выполнен с учётом научных и технических терминов, а также особенностей стиля научно-популярных текстов.
1. Какие этапы включает в себя работа системы предварительной авторизации в управлении циклом доходов в здравоохранении?
Ответ: работа системы включает в себя следующие этапы:
* непрерывный мониторинг поступающих заказов на хирургические операции;
* сбор необходимой клинической документации для каждого заказа;
* отправка запросов на предварительную авторизацию в системы плательщиков;
* отслеживание статуса каждого запроса на предварительную авторизацию;
* реагирование на отказы, включая анализ причин и принятие решения о дальнейших действиях.
2. Какие особенности системы обеспечивают её безопасность и эффективность?
Ответ: система действует консервативно и ответственно, передавая сложные случаи на рассмотрение человека. При превышении определённого порога неопределённости система передаёт дело на рассмотрение человека. Это обеспечивает безопасность и эффективность системы.
3. Какие технологии используются для реализации системы предварительной авторизации?
Ответ: для реализации системы используются следующие технологии:
* язык программирования Python;
* библиотека Pydantic для создания моделей данных;
* модель OpenAI для анализа отказов и составления апелляций.
4. Какие модели данных используются в системе предварительной авторизации?
Ответ: в системе используются следующие модели данных:
* Patient (модель пациента);
* SurgeryOrder (модель заказа на хирургическую операцию);
* ClinicalDocument (модель клинической документации);
* PriorAuthRequest (модель запроса на предварительную авторизацию);
* PayerResponse (модель ответа плательщика);
* AgentDecision (модель решения агента).
5. Какие компоненты используются для реализации системы предварительной авторизации?
Ответ: система реализована с использованием следующих компонентов:
* MockEHR (имитация системы электронных медицинских записей);
* MockPayerPortal (имитация портала плательщика);
* PriorAuthAgent (агент для предварительной авторизации).